Risk of surgical delivery to deep nuclei: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Many novel strategies aimed at neuroprotection or neurorestoration involve surgical delivery of agents to deep nuclei along multiple trajectories. Using intracerebral hemorrhage on a per-trajectory basis as our primary end point, we quantified the level of surgical risk associated with agent delivery to deep nuclei. Secondarily, we quantified other event rates and examined relationships between intracerebral hemorrhage and 8 variables related to patient and practice characteristics. Meta-analytic techniques were used to pool complication rates reported in published articles involving deep brain stimulator electrode implantation or infusion of vectors, tissues, or trophic factors. One hundred nine studies were included in our analysis, comprising 6237 patients and 9890 trajectories to deep nuclei. The estimated per-trajectory intracerebral hemorrhage rate was 1.57% (95% confidence interval, 1.26%-1.95%). The proportion of trajectories leading to permanent or serious neurological deficits was 0.41% (0.28%-0.60%). The estimated mortality rate per trajectory was 0.14% (0.07%-0.29%). No relationship between intracerebral hemorrhage and sex, age, duration of disease, or exclusion of patients with surgical complications was observed; a significant positive relationship was observed with the use of microelectrode recording and a significant negative relationship with putamenal delivery. Our results show a significant difference in intracerebral hemorrhage rates between inoculations and electrode implantation. Our findings suggest that studies involving multiple trajectories to deep nuclei involve a high level of risk. However, inoculations may be significantly safer than electrode implantation. Our analysis has implications for the ethics of preclinical research, independent review of risk, subject selection, and adverse event reporting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».